不均衡なデータセットのROC曲線

入力行列とバイナリ出力考えます。$X$$y$

分類子のパフォーマンスを測定する一般的な方法は、ROC曲線を使用することです。

ROCプロットでは、対角線はランダム分類子から得られる結果です。不均衡な出力場合、ランダム分類子のパフォーマンスは、異なる確率でまたはを選択して改善できます。$y$$0$$1$

このような分類子のパフォーマンスは、ROC曲線プロットでどのように表すことができますか？もう斜めではなく、角度の異なる直線にすべきでしょうか？

ROC曲線はクラスバランスの影響を受けません。ランダム分類器で得られる直線は、ポジティブを生成するさまざまな確率を使用した結果です（0は（0、0）に、1は任意の範囲の（1、1）に移動します）。

不均衡な設定では何も変化しません。